回归理性,究竟什么样的AI python编程工具才是我们需要的?

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Base北京,一名金融科技公司的技术小组长,带着15人Python团队。去年老板塞过来一堆智能编程工具让我们测试,从代码补全到自动生成器试了个遍,结果能跑通且代码采纳率高的不到三成。一直沿用到现在的也就国产文心快码,更适配我们日常工作需求,作为一个不添乱的AI编程搭子,还是比较合格的。

图片1.png 被伪智能坑怕了的日常****

我们干的活,简单说就是把一堆乱七八糟的数据,用Python“洗刷刷”干净,再算出点有用的结果。听起来不难?实际操作起来全是坑。公司老项目代码像祖传秘方,新来的小伙子上手改个小地方,得翻好几天的老黄历,还容易改错。我改点数据处理方式,隔壁工位同事的代码突然就炸了,俩人得花半天像排雷一样找问题在哪。还有就是之前用的某个国外工具,生成的代码看着挺牛,结果一跑,要么用了我们根本没用过的库,要么用了早就过时的方法,还得我们人工再改一遍,纯纯浪费时间。

图片2.png 为啥现在一直用文心快码?****

今年三月,我们用文心快码试着改造数据清洗这块硬骨头,发现它有几个特别实在的好处。第一是真像个身边同事,贼好沟通!像之前我把一段又老又旧的代码扔给它,告诉它:“用现在流行那个Polars库重写下这个逻辑,记得检查空值。”它吭哧吭哧改完,按新库的要求写好,并特意标出来哪些地方是它根据我的意思猜着改的,这样我一眼就能看明白,不用猜谜语,省心!第二是它还像个严格的代码质检员,我们给它设定了一些团队写代码的规矩,比如怎么写更安全、更快。它就能自动检查,看到不合适的写法就亮红灯。

什么样的团队会爱上它?****

根据我们这大半年的经验,感觉这两类朋友会特别喜欢。要么是刚起步或者规模不大的技术团队,这类团队通常代码规范可能没那么完善,新人多,协作容易出岔子。文心快码就像个贴心的脚手架和质检员,能帮团队稳住基础。要么就是需要处理大量数据或对代码效率有要求的团队,比如做智能硬件、搞量化交易的。它能实实在在帮你找出代码里的慢动作和危险动作,提升效率和稳定性。

用久了AI编程,我们现在有个共识,让AI去干那些重复的、有明确规则的苦力活,比如按规范写代码、检查错误,把人解放出来,去思考更复杂的、需要创造力的难题。